给大家推荐5篇关于金融产品的计算机专业论文

今天分享的是关于金融产品的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到金融产品等主题,本文能够帮助到你

银行VIP客户资源管理系统设计与实现

这是一篇关于客户资源,金融产品,数据库技术的论文, 主要内容为为了在激烈的银行市场领域立于不败之地,我国的各大银行纷纷将目光放在了提升对客户的服务质量上。通过对客户提供优质服务来挽留住客户,从而能够给银行带来更大的经济效益。本文的主要工作就是将原来较为落后的银行客户管理体系重新进行整理后,将VIP客户管理体系单独剥离出来,单独形成一个新的银行VIP客户资源管理系统。从而全面提高银行对VIP客户的管理水平与服务水平。本文详细介绍了银行VIP客户资源管理系统的设计与实现,本系统以ASP.NET为开发语言,SQL Server2008为后台数据,Visual Studio2010为集成开发环境。本文根据银行VIP客户管理的实际情况对其现状进行了分析,完成了系统功能需求分析、角色需求分析和数据库需求分析。对系统进行了设计,设计了系统的体系架构,将系统功能模块设计划分为系统管理、客户信息管理、客户资源管理、金融产品管理、公告管理和统计报表六大功能模块,详细设计了每个功能模块的功能,设计了系统数据库中表的结构。通过系统实现的功能界面、程序流程和部门代码阐述了系统各个功能模块的实现。对系统进行了功能测试和性能测试,测试结果表明系统满足用户实际需要。本文以银行的VIP客户为管理对象,系统的VIP客户的信息是从银行的各个部门的业务系统中的数据提取出来的,通过全行的业务系统汇总出来VIP客户。由客户经理对这些VIP客户的信息进行统一管理与维护。系统为银行客户经理提供很好的客户数据基础,为其开拓市场业务提供便利条件。同时,还可以为银行提供一定的决策支持,促使银行合理分配资源,创新服务增长点并规避风险,达到客户和银行获取最大利益的效果。

基于深度学习的金融产品推荐算法研究

这是一篇关于推荐系统,金融产品,时序因素,冷启动的论文, 主要内容为随着科技与金融行业的不断发展,基于互联网的金融产品数量和种类飞速增长,给用户带来便捷的同时,产品的质量和信用参差不齐,用户需要花费大量时间和精力寻得适合自己需求的产品。面对海量的产品信息,传统的搜索已经不能满足用户的个性化需求,推进系统在这个背景下应时而生。推荐系统通过分析用户自己上传的个人信息以及其行为日志,捕获用户的偏好数据,进而向用户推荐可能感兴趣的物品。目前针对互联网金融产品推荐领域使用最广泛的方法是协同过滤算法,即通过用户对产品的购买或关注等行为信息,计算出产品矩阵中的空缺元素,向用户推荐未关注但可能感兴趣的产品。金融产品的特殊性在于其属性值(如七日年化收益率、每万份收益等)会随着时间变化,购买者的选择也会考虑时下符合自己需求的产品。由此可见时序因素在金融产品推荐中的重要性不可忽视。传统的推荐算法无法获取用户对产品兴趣的变化和产品本身特征随着时间的改变,即推荐时缺少时序因素。同时对于大多数推荐算法来说,冷启动问题依旧是挑战,在金融产品推荐领域,若对新用户的推荐准确率过低,会直接影响用户满意度与新用户留存率。因此,面对所有用户提升推荐算法性能的同时,需要着重考虑优化新用户冷启动问题。本课题针对上述两个问题进行了研究。对于金融产品推荐依赖时序因素的问题,利用深度学习中Transformer框架在处理时间序列上的优势,提出一种基于Transformer的推荐算法R-Transformer:采用2个R-transformer网络分别挖掘用户和金融产品基于时间序列的评分,再将用户评分向量和金融产品评分向量的内积作为最终评分,该方法可以有效解决时序因素在推荐过程中缺失的问题,通过实验结果验证该推荐算法的准确率和召回率较传统推荐算法有所提升。对于优化新用户冷启动问题,提出一种重排序阶段的新用户优化算法,计算出每个产品的偏好用户特征,再根据新用户特征对召回阶段生成的推荐列表进行重新排序,再将TOPN的产品作为最终推荐结果。通过实验结果分析该算法可以提高新用户推荐的准确率,从而提高新用户的信任度。

区块链技术在金融领域的应用研究

这是一篇关于区块链,金融产品,用户画像,协同推荐的论文, 主要内容为随着当今信息新技术的发展与应用,整个社会正在步入互联网时代,以银行、信贷为代表的传统金融领域的业务、产品和服务模式已经逐渐无法满足人们的日常生活需要,受到新出现的以轻量级和线上服务为特点的互联网金融应用新模式的冲击,传统金融机构的市场占有率、业务交易流水和客户资源都受到极大地损失,整个金融市场如何合理应用现有的信息新技术对传统业务产品进行迭代升级,实现金融机构组织结构调整和产品服务优化,解决目前金融行业普遍存在的中心化严重、交易信息不透明、客户信用难以建立的业务痛点逐渐成为研究热点。而区块链技术去中心化、链上信息不可篡改、全网节点信任共治的特点为整个金融领域的互联网转型提供了思路和技术支持。本论文从区块链的技术特点入手,根据区块链技术的分类、特征以及技术原理分析了解了区块链中数据上链的全过程以及区块链技术通过密码算法、共识机制等技术组合来实现全网节点对上链信息的共识认可,保障了数据的不可篡改性与全网交易的信用共识。然后根据区块链技术在银行信贷等金融领域的具体应用,分析了区块链技术对传统金融业务优化转型的积极作用。最后基于雄安自贸区金融项目,设计并实现了一套金融产品推荐系统,主要针对目前金融行业产品种类繁多,银行贷款业务流程长,审批复杂的业务痛点,为中小微企业提供金融产品推荐服务,根据客户历史交易数据构建用户画像,采用协同过滤推荐的方式产生金融产品推荐序列,帮助中小微企业在数目繁多的金融产品中准确迅速地获得自己想要的金融产品并完成信贷申请,实现了针对不同企业的“千人千面”的个性化金融产品推荐服务,对优化企业消费体验,提高企业忠诚度,增加金融机构业务创收具有积极意义。

债券类金融产品推荐系统的设计与实现

这是一篇关于金融产品,信息可视化,推荐系统,数据安全的论文, 主要内容为随着社会经济的不断发展,人民的生活水平越来越高,手里的闲置资金也不断增加,大家迫切希望能够有效利用这些资金产生更多的收益。面对针对这种需求,很多金融机构和实体开始针对不同层次的人群推出了多种金融产品,既为客户带来了收益也有利于自身的发展。然而,受多种因素的影响,市场上的金融产品良莠不齐,普通用户很难在众多的产品中找出适合自己的产品,容易被人为地误导,给自己带来了不必要的损失,也给企业的带来声誉上的影响。本文针对广大客户的需求,对债券类金融产品进行了大量的调研和了解,在此基础上提出金融产品推荐系统的设计思想。该思想的主旨在于开发一套金融产品推荐系统,结合其它用户的交易历史信息和当前用户的主观需求,向其推荐出适合其需要的一些金融产品。本文首先分析了金融产品推荐系统相关理论和技术的国内外研究现状,对现有的工具和知识进行了深入分析,对传统的MVC设计模式进行了扩展。整个系统被分解为三个主要部分,分别是数据清洗和加载部分,数据分析、推荐部分和数据的可视化部分。本文主要针对后两项内容进行描述,在数据分析、推荐部分,本文结合了基于内容的推荐算法和基于协作的推荐算法从主观和客观两个方面对金融产品进行全面分析,生成的推荐结果可以满足不同用户的需求。在表示层上,本文利用信息可视化技术对推荐结果进行形象的描述,以图形的方式向用户描述大量金融产品背后隐藏的未知现象和模式,帮助用户快速理解金融产品,加速认知过程。结合人机交互技术,让用户更方便的对可视化结果和推荐过程进行掌控,让用户更好的和系统进行交互,生成自己希望的想定模型。目前,该系统已经初步完成,对部分机构的金融产品进行了分析,其推荐结果较为有效,大大缩短了用户对产品的过滤时间,节约了用户宝贵的时间和精力。同时,该系统提供了一套产品销售平台,有助于企业更好的推广自己的产品,节省各类资源。